443 unsere jugend, 77. Jg., S. 443 - 452 (2025) DOI 10.2378/ uj2025.art53d © Ernst Reinhardt Verlag Künstliche Intelligenz in der Kinder- und Jugendhilfe: Erkenntnisse aus einer Umfrage zu Nutzerverhalten und KI-Kompetenzen der Fachkräfte Fast drei Jahre nach der Einführung von ChatGPT und dem öffentlichen „Boom“ der KI stellt sich die Frage, wie diese Technologien in der Kinder- und Jugendhilfe eingesetzt werden. Unsere Umfrage zeigt, dass KI-Anwendungen wie ChatGPT zwar verbreitet, aber wenig systematisch genutzt werden. Etwa die Hälfte der Fachkräfte hat Zugang zu KI-Anwendungen und Fortbildungsmöglichkeiten. 1. Theoretische Grundlagen Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren in vielen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens an Bedeutung gewonnen und die Kinder- und Jugendhilfe bildet hierbei keine Ausnahme (Macsenaere 2025). In der Kinder- und Jugendhilfe stehen Fachkräfte vor der Herausforderung, vielfältige Bedürfnisse von Kindern und Jugendlichen zu erkennen und darauf zu reagieren. Der Einsatz von KI bietet hierbei nicht nur das Potenzial zur Optimierung von Arbeitsprozessen und einer Steigerung der Effizienz, sondern kann auch die fachliche Qualität und Handlungssicherheit insbesondere neuer Fachkräfte von Beginn an stärken (Burghardt et al. 2024). Anwendungen wie automatisierte Dokumentation, Prognosemodelle zur Identifizierung von Risiken oder Chatbots zur Bereitstellung von Informationen bieten vielversprechende Ansätze, die Effizienz und Effektivität der sozialen Arbeit zu steigern (Görder 2023; Meinhardt-Injac 2025). Im deutschsprachigen Raum existieren allerdings noch keine weitverbreiteten Ansätze der Umsetzung in die Praxis (Gutwald et al. 2021; Kraus et al. 2024; Meinhardt-Injac 2025; Steiner/ Tschopp 2022). von Prof. Dr. Bozana Meinhardt-Injac Professorin für Psychologie mit dem Schwerpunkt Entwicklungspsychologie an der Katholischen Hochschule für Sozialwesen Berlin (KHSB) Prof. Dr. Michael Macsenaere Institut für Kinder- und Jugendhilfe (IKJ) und Johannes Gutenberg-Universität Mainz 444 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte 1.1 Generative KI und ihre Nutzung in der Kinder- und Jugendhilfe Generative KI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die darauf trainiert ist, Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik selbstständig zu erstellen. Anstatt lediglich Informationen zu verarbeiten oder nach vorgegebenen Regeln zu handeln, lernt sie, in riesigen Datenmengen kreative Muster zu erkennen und diese eigenständig zu reproduzieren. Diese Fähigkeit macht generative KI zu einem mächtigen Werkzeug in zahlreichen Bereichen, einschließlich der Kinder und Jugendhilfe. Die Integration von KI in die Kinder- und Jugendhilfe kann in mehreren spezifischen Arbeitsteilbereichen erfolgen (Görder 2023; Macsenaere 2025; Macsenaere/ Feist Ortmanns 2024; Meinhardt-Injac 2025): ➤ Dokumentation und Berichterstattung: KI kann die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben und die Erstellung standardisierter Berichte ermöglichen. Dies verbessert die Effizienz und Konsistenz in der Dokumentation, was für die Qualität der Fallbearbeitung und die Nachverfolgbarkeit von Entscheidungen relevant ist (Tan et al. 2025). Beispielsweise können KI-gestützte Anwendungen dabei helfen, Dokumente schneller zu erstellen, was den Fachkräften Zeit spart und die Integrität der Dokumentation erhöht. ➤ Prognose und Diagnostik: KI-gestützte Systeme können Muster im Verhalten von Klient: innen erkennen und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen treffen. Diese Funktion kann besonders hilfreich sein, um potenzielle Risiken frühzeitig zu identifizieren und geeignete Interventionen zu planen. ➤ Entscheidungshilfe: KI kann Fachkräfte unterstützen, indem sie relevante Daten analysiert und aufbereitet, um informierte Entscheidungen zu treffen. Dies ist besonders wichtig in der Arbeit mit vulnerablen Gruppen, wo präzise Einschätzungen von Risiken und Bedürfnissen erforderlich sind. ➤ Chatbots: Sie können als erste Anlaufstelle für Klient: innen dienen, um Informationen bereitzustellen und Fragen zu beantworten. Sie können den Zugang zu Unterstützungsangeboten erleichtern und Fachkräfte entlasten, indem sie häufige Anfragen automatisiert bearbeiten. ➤ Textgenerierung und Übersetzung: KI-Tools können Texte generieren oder übersetzen, was die Kommunikation zwischen Fachkräften und Klient: innen verbessert, insbesondere in multikulturellen Kontexten. Dies kann helfen, Sprachbarrieren abzubauen und die Verständigung zu fördern. ➤ Reflexion und ethische Entscheidungsfindung: KI kann auch als Hilfsmittel zur Reflexion von Entscheidungen dienen, indem sie verschiedene Perspektiven und ethische Überlegungen aufzeigt. Dies ist besonders relevant, da ethische Fragen und Bedenken in der Kinder- und Jugendhilfe häufig im Vordergrund stehen. Trotz vieler Möglichkeiten zeigen Studien (Linnemann et al. 2023; Löhe et al. 2023), dass der Einsatz von KI nicht systematisch evaluiert oder organisiert wird. Dies deutet auf eine wichtige Forschungslücke hin, die es zu schließen gilt, um ein besseres Verständnis für die spezifischen Anwendungen von KI in der Kinder- und Jugendhilfe zu gewinnen. 1. 2 KI-Kompetenzen Trotz der vielversprechenden Vorteile birgt der Einsatz von KI in der Sozialen Arbeit allgemein - und im besonders sensiblen Bereich der Kinder- und Jugendhilfe - nicht nur Chancen, sondern auch Risiken. Studien zeigen, dass die Ergebnisse von KI-gestützten Anwendungen unvollendet („imperfect“) sein können und eine manuelle Korrektur erfordern (Tan et al. 2025). 445 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte Übermäßige Abhängigkeit von KI kann zudem das kritische Denken und die berufliche Identität der Fachkräfte gefährden (Lob-Hüdepohl 2023). Datenschutz- und Bias-Bedenken sind ebenfalls relevante Themen, die bei der Implementierung von KI in der Praxis berücksichtigt werden müssen (Tan et al. 2025). Während diese Risiken als direkte Folge von Limitationen der KI-Modelle gesehen werden können, werden gleichzeitig auch Risiken auf der Seite der Nutzenden identifiziert. So erfordert die erfolgreiche Integration von KI-Technologien eine sorgfältige Planung und Schulung, damit die Fachkräfte die notwendigen KI-Kompetenzen erst erwerben können (Tan et al. 2025). KI-Kompetenzen werden in verschiedenen Domänen unterschiedlich definiert, bspw. im Bildungs- und Gesundheitsbereich (Mikeladze et al. 2024; Russell et al. 2023). Im Bereich der Kinder- und Jugendhilfe gibt es derzeit kein dominantes Modell. Basierend auf dem Kompetenzmodell von Russel et al. (2023) haben wir drei zentrale Kompetenzbereiche definiert, die für Fachkräfte in der Kinder- und Jugendhilfe von zentraler Bedeutung sind: (1) Wissen über die Fundamente der KI, (2) Integration von KI-Ergebnissen in die Praxis und (3) Evaluierung der KI-Nutzung. 1.2.1 Fundamente der KI Fachkräfte in der Kinder- und Jugendhilfe sollten verstehen, wie KI eingesetzt werden kann, um die Effizienz und Effektivität ihrer Arbeit zu steigern - einschließlich spezifischer Anwendungen für die Soziale Arbeit. Ein grundlegendes Wissen über Algorithmen, maschinelles Lernen und Datenverarbeitung ist unerlässlich, um die Funktionsweise von KI-Anwendungen nachvollziehen zu können. Zudem ist es wichtig, dass Fachkräfte über die neuesten KI-Anwendungen informiert sind, um die besten Technologien für ihre Praxis auszuwählen. Der verantwortungsvolle Umgang mit sensiblen Klient: innen-Daten ist entscheidend, wobei Datenschutzrichtlinien eingehalten und KI-Technologien sicher und ethisch eingesetzt werden müssen. 1.2.2 Integration von KI-Ergebnissen in die Praxis In dieser Domäne geht es darum, wie Fachkräfte die Ergebnisse von KI-Anwendungen in ihren Entscheidungsprozessen nutzen können. Die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und zu bewerten, ist hierbei entscheidend. Fachkräfte müssen in der Lage sein, die Relevanz und Genauigkeit der von KI bereitgestellten Informationen zu beurteilen. Fachkräfte sollten die Rolle von KI bei der frühzeitigen Erkennung von Verhaltensänderungen und Risiken bei Klient: innen verstehen. Dies ermöglicht eine proaktive Intervention und Unterstützung. Ein aktives Interesse an der Mitgestaltung und Weiterentwicklung von KI-Anwendungen im Bereich der Sozialen Arbeit ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Technologien den Bedürfnissen der Klient: innen gerecht werden. Fachkräfte sollten in der Lage sein, Prototypen von KI-Anwendungen zu testen, um sicherzustellen, dass diese den Anforderungen der Klient: innen entsprechen und in der Praxis effektiv funktionieren. 1.2.3 Evaluierung der KI-Nutzung Diese Domäne konzentriert sich auf die Bewertung der Effektivität und der Auswirkungen von KI-Anwendungen in der Kinder- und Jugendhilfe. Fachkräfte müssen in der Lage sein, die Ergebnisse von KI-gestützten Interventionen zu bewerten, um festzustellen, ob die angestrebten Ziele erreicht wurden. Es ist wichtig, sowohl die positiven als auch die negativen unbeabsichtigten Folgen der KI-Nutzung zu analysieren, um Risiken frühzeitig zu erkennen und zu minimieren. Fachkräfte sollten die Möglichkeiten analysieren, wie KI effektiver an die spezifischen Anforderungen ihres Arbeitskontexts angepasst werden kann, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Die Fähigkeit, Systemfehler in der KI-Nutzung zu erkennen und diese zu dokumentieren, ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Integrität und Sicherheit der KI-Anwendungen. 446 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte 1.2.4 Forschungsfragen Trotz der wachsenden Relevanz von KI gibt es bisher kaum Forschung zum Nutzerverhalten von Fachkräften und die notwendigen KI-Kompetenzen im Bereich der Kinder- und Jugendhilfe. Dies deutet auf eine wichtige Forschungslücke hin, die es zu schließen gilt, um ein besseres Verständnis für die spezifischen Anwendungen von KI in der Kinder- und Jugendhilfe zu gewinnen und ihre Implementierung in Arbeitsprozesse und die Schulung von Fachkräften zu systematisieren. Mit unserer Studie haben wir folgende Forschungsfragen adressiert: a) Wie häufig wird KI im privaten und beruflichen Kontext genutzt, und welche Faktoren hängen mit der Nutzungshäufigkeit zusammen? b) Wird der Zugang zu KI-Anwendungen und Fortbildungen im Arbeitskontext sichergestellt? c) Wie wird die aktuelle und zukünftige Relevanz von KI für die Kinder- und Jugendhilfe von den Fachkräften wahrgenommen? d) Wie bewerten die Fachkräfte die Wichtigkeit der verschiedenen KI-Kompetenzen für die Kinder- und Jugendhilfe? 2. Methode 2.1 Onlineumfrage Um mehr über den Einsatz der KI in der Kinder- und Jugendhilfe zu erfahren, haben wir zwischen dem 15. Mai und 15. Juni 2025 eine Onlineumfrage unter Fachkräften in Berlin/ Brandenburg durchgeführt. In der Onlineumfrage wurden insgesamt 18 Fragen gestellt. 1 Der Fragebogen umfasst Fragen zu Nutzerverhalten, KI-Kompetenzen sowie zusätzliche demografische Informationen. Die Umfrage hat sich sowohl an aktive Nutzer: innen als auch an Fachkräfte ohne Erfahrung mit KI gerichtet. Sie wurde anonym durchgeführt und die Teilnahme war freiwillig. Der Fragebogen ist in drei Hauptteile gegliedert: Nutzerverhalten: Hier werden Fragen zur Nutzung von KI-Technologien im privaten und beruflichen Kontext gestellt, einschließlich des Zugangs zu KI-Anwendungen, Fortbildungsmöglichkeiten und einer Einschätzung der Relevanz der KI im Arbeitsfeld. KI-Kompetenzen: Die Teilnehmenden bewerten die Wichtigkeit verschiedener Kompetenzen, die für die Anwendung von KI in der Kinder- und Jugendhilfe erforderlich sind. Diese Kompetenzen sind in drei Kategorien unterteilt: Fundamente der KI, Integration von KI-Ergebnissen in die Praxis und Evaluierung der KI-Nutzung. Demografische Informationen: Zusätzlich werden Berufserfahrung, Kernaufgaben, Alter und Geschlecht der Teilnehmenden erfasst. 2.2 Stichprobe Die Stichprobe besteht aus 55 Teilnehmenden, die in verschiedenen Bereichen der Kinder- und Jugendhilfe tätig sind. Zehn weitere Personen haben die Umfrage gestartet, jedoch nicht vollständig ausgefüllt bzw. haben der Datennutzung nicht zugestimmt und wurden aus der Datenanalyse entfernt. Das Alter der Teilnehmenden reicht von 23 bis 63 Jahre, mit einem Durchschnittsalter von 41,2 Jahren. Die Geschlechterverteilung zeigt einen überwiegenden Anteil an weiblichen Befragten (64 %), während 15 % männlich sind, 3 % divers und bei 18 % die Antwort fehlt. In Bezug auf die Berufserfahrung bringen 49 % der Befragten mehr als 10 Jahre Erfahrung mit, während 17 % zwischen 6 und 1 Den Fragebogen stellen wir auf Nachfrage gerne zur Verfügung. 447 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte 10 Jahren sowie 16 % zwischen 1 und 5 Jahren Berufserfahrung haben. Ein Anteil von 18 % hat keine Angaben zur Berufserfahrung gemacht. Die Befragten sind in vielfältigen Arbeitsbereichen tätig, darunter Onlineberatung, Teamorganisation, Eingliederungshilfe, Schulsozialarbeit, Familienhilfe und Kinderschutz. Diese Zusammensetzung der Stichprobe deutet auf eine erfahrene und diverse Gruppe hin, die wertvolle Perspektiven zur Nutzung von KI in der Kinder- und Jugendhilfe einbringen kann. 3. Ergebnisse 3.1 Nutzung von KI Die Umfrage zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz zeigt unterschiedliche Häufigkeiten im privaten und beruflichen Kontext. Privat nutzen 13 % der Befragten KI nie, während 24 % sie selten und 15 % sie monatlich verwenden. Eine signifikante Anzahl von 36 % greift wöchentlich auf KI zurück, und 13 % nutzen sie täglich. Im beruflichen Kontext zeigen die Ergebnisse, dass 29 % der Fachkräfte KI nie verwenden, 18 % sie selten nutzen und 13 % monatlich darauf zugreifen. Auch hier verwenden 29 % KI wöchentlich, während 11 % täglich auf diese Technologien zurückgreifen. Diese Nutzungshäufigkeiten sind in Abbildung 1 dargestellt. Weiterhin zeigt die Umfrage, dass Chatbots und Text-Tools die am häufigsten genutzten KI-Anwendungen sind, wobei jeweils 51 % der Befragten diese Technologien einsetzen. Im Vergleich dazu werden automatisierte Berichterstattung und Datenanalyse-Tools deutlich seltener verwendet, mit Nutzungsraten von 5 % bzw. 4 %. Interessanterweise kommen Vorhersagemodelle in der Praxis gar nicht zum Einsatz. Im Hinblick auf spezifische Anwendungen wird ChatGPT als die am häufigsten genutzte KI-Anwendung hervorgehoben. Darüber hinaus nennen die Befragten eine Vielzahl anderer Anwendungen, darunter DeepL, Perplexity und MS Copilot, die für spezifische Aufgaben wie Texterstellung und Planung eingesetzt werden. 50 40 30 20 10 0 Nutzung von KI Nie Selten Monatlich Wöchentlich Täglich n Privat n Arbeit Abb. 1: Häufigkeit der KI-Nutzung im privaten Kontext und im Rahmen der Arbeit in %. Die Balkenlinie zeigt die Standardabweichung an. 448 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte 3.2 Zugang zur KI Die Umfrage zeigt, dass 50 % der Befragten über ihre Arbeitsstelle Zugang zu KI-Tools haben. 49 % der Befragten geben an, Zugang zu Fortbildungen zum Thema KI zu haben. Dies ist ein wichtiger Aspekt, da kontinuierliche Weiterbildung entscheidend ist, um die Kompetenzen im Umgang mit KI-Technologien zu erweitern und deren Potenzial effektiv auszuschöpfen. 3.3 Relevanz von KI Die Umfrage zeigt unterschiedliche Einschätzungen hinsichtlich der aktuellen und zukünftigen Bedeutung der KI in der Kinder- und Jugendhilfe. Aktuell sehen 22 % der Befragten eine geringe Relevanz (2), während 40 % eine mittlere Relevanz (3) wahrnehmen. 24 % schätzen die Relevanz als hoch (4) ein, und 14 % betrachten sie als sehr hoch (5). In Bezug auf die zukünftige Relevanz sind die Einschätzungen optimistischer: Nur 4 % der Befragten erwarten eine geringe Relevanz (2), während 22 % eine mittlere Relevanz (3) angeben. 38 % sehen eine hohe Relevanz (4) und 36 % erwarten eine sehr hohe Relevanz (5). Diese positiven Perspektiven deuten darauf hin, dass Fachkräfte in der Kinder- und Jugendhilfe die Potenziale von KI-Technologien für die Zukunft zunehmend anerkennen. 3.4 Zusammenhänge Die Analyse der Umfrageergebnisse zeigt mehrere signifikante Zusammenhänge im Hinblick auf die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und deren Relevanz. Zunächst besteht eine signifikante positive Korrelation (r = 0,51) zwischen der privaten und beruflichen Nutzung von KI-Technologien. Dies deutet darauf hin, dass Fachkräfte, die KI im privaten Bereich nutzen, tendenziell auch eher bereit sind, diese Technologien in ihrem beruflichen Umfeld einzusetzen. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse signifikante Korrelationen zwischen der aktuellen und zukünftigen Relevanz von KI in der Arbeit und deren Nutzung im privaten Leben. Dies weist darauf hin, dass eine häufigere private Nutzung von KI auch mit einer höheren Einschätzung ihrer Relevanz im beruflichen Kontext einhergeht. Schließlich zeigt sich eine negative Korrelation zwischen dem Alter der Befragten und der Nutzung von KI, sowohl im privaten (r = -0,35) als auch im beruflichen Kontext (r = -0,51). Dies bedeutet, dass jüngere Befragte tendenziell häufiger KI-Technologien nutzen als ältere, was auf unterschiedliche Einstellungen und Erfahrungen im Umgang mit digitalen Technologien hinweisen könnte. 3.5 Qualitative Daten In den freien Kommentaren der Umfrage äußerten die Befragten mehrere positive Aspekte von Künstlicher Intelligenz (KI). Die Nutzung von ChatGPT für Verwaltungsaufgaben wurde als vorteilhaft empfunden, da KI alltägliche Aufgaben wie z. B. Textformulierung erleichtert und die Produktivität steigert. Darüber hinaus wurde die Eignung von KI zur Zielformulierung und für kompakte Fragestellungen betont. Viele Teilnehmende hoben zudem die Zeitersparnis hervor, die durch KI bei der Textformulierung und Risikoeinschätzung im Kinderschutz erzielt werden kann. Neben den positiven Aspekten äußerten die Befragten auch Bedenken zur Nutzung von KI. Eine der genannten Sorgen ist, dass KI zur Kostensenkung eingesetzt wird - sowohl Gehälter und Arbeitszeiten betreffend -, und somit die menschliche Arbeit entwerten könnte. Zusätzlich wurde die Abstraktion des menschlichen Kontakts angesprochen, da KI den direkten Kontakt zwischen Menschen verringern könnte, was gerade in sozialen Berufen problematisch ist. Schließlich betonten die Befragten die Notwendigkeit von Transparenz und ethischen Standards im KI-Einsatz, um Vertrauen zu gewinnen und ethische Richtlinien einzuhalten. 449 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte 3.6 KI-Kompetenzen Die Evaluierung der KI-Nutzung wird als die wichtigste Kompetenz im Umgang mit Künstlicher Intelligenz angesehen. Diese Fähigkeit wird als entscheidend erachtet, um den effektiven Einsatz von KI in der Praxis zu gewährleisten, und wird höher gewichtet (4,4 von 5) als grundlegendes KI-Wissen (4,2 von 5) oder das Wissen, das für die Integration von KI in verschiedenen Arbeitskontexten erforderlich ist (4,1 von 5). 4. Diskussion In diesem Artikel wurden die Ergebnisse einer Umfrage zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz und KI-Kompetenzen bei Fachkräften in der Kinder- und Jugendhilfe vorgestellt. An der Umfrage haben 55 Fachkräfte aus verschiedenen Arbeitsbereichen der Kinder- und Jugendhilfe im Mai und Juni 2025 teilgenommen. Die Umfrage erfasste das Nutzungsverhalten sowie die erforderlichen Fachkompetenzen der Fachkräfte. Die Ergebnisse zeigen, dass im privaten Leben der Fachkräfte die KI-Nutzung bereits sehr weit verbreitet ist und nur noch 13 % der Fachkräfte die KI privat nie nutzen. Im beruflichen Kontext hingegen gaben 29 % der Befragten an, KI (bewusst) nicht einzusetzen. Immerhin wird KI von knapp 70 % der Fachkräfte in irgendeiner Form auch im beruflichen Alltag eingesetzt. Chatbots und Text-Tools sind die am häufigsten genutzten Anwendungen, während Vorhersagemodelle noch nicht verwendet werden. Bei ca. 50 % der Befragten ist der Zugang zu KI-Tools sowie zu Fortbildungen zum Thema KI im Rahmen der Arbeitsstelle vorhanden. Die Relevanz von KI für die Arbeitsprozesse in der Kinder- und Jugendhilfe wird aktuell von ca. 15 % als hoch eingeschätzt, jedoch erwarten 36 % eine sehr hohe Relevanz in der Zukunft. Es besteht eine signifikante positive Korrelation zwischen der privaten und beruflichen Nutzung von KI-Technologien sowie zwischen der Einschätzung der aktuellen und zukünftigen Relevanz von KI. Qualitative Daten zeigen, dass Fachkräfte die Arbeitserleichterung durch KI, Zeitersparnis und deren Nutzung zur Zielformulierung positiv bewerten, jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Kostensenkung, der Abstraktion menschlichen Kontakts und der Notwendigkeit von Transparenz und Ethik äußern. Die Evaluierung der KI-Nutzung wird als wichtigste Kompetenz angesehen, gefolgt von der Bewertung der Effektivität von Interventionen und der Analyse unbeabsichtigter Konsequenzen. 4.1 Nutzung von KI Die Umfrageergebnisse zeigen, dass KI sowohl im privaten als auch im beruflichen Bereich zunehmend genutzt wird. Diese Ergebnisse stehen im Einklang mit den Erkenntnissen von Tan et al. (2025), die darauf hinweisen, dass KI-gestützte Systeme in der Lage sind, die Effizienz in der Dokumentation und Berichterstattung erheblich zu steigern. Die Tatsache, dass ca. 50 % der Befragten Text-Tools und Chatbots nutzen, spiegelt die Notwendigkeit wider, administrative Aufgaben zu automatisieren. Diese Ergebnisse legen nahe, dass Fachkräfte bereit sind, KI als Unterstützung in ihrem Arbeitsalltag einzusetzen. Die Befunde deuten darauf hin, dass die Teilnehmenden die Relevanz von KI in der Zukunft der Kinder- und Jugendhilfe als hoch einschätzen. Auch Träger und Arbeitgeber erkennen die Relevanz der KI und bieten zunehmend Zugang zu KI-Standardanwendungen wie ChatGPT und MS Copilot sowie zu Fortbildungen an. Die grundsätzliche Offenheit gegenüber der KI-Nutzung, vor allem bei jüngeren Fachkräften, ist durchaus positiv zu werten. Allerdings deutet sich auch an, dass die KI-Integration sehr auf dem Prinzip „Trial and Error“ erfolgt und keine spezifische Strategie verfolgt wird. Dies lässt sich daran erkennen, dass bei der Umfrage keine Anwendungen genannt wurden, die speziell auf die Bedürfnisse der Kinder- und Jugendhilfe 450 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte zugeschnitten sind. Das Nutzungsverhalten ist aktuell vor allem von individuellen Merkmalen, Einstellungen und Präferenzen der Fachkräfte abhängig (siehe Abschnitt 3.4). Die Ergebnisse der Umfrage deuten auch auf einige Herausforderungen hin, die es zu bewältigen gilt. Es ist festzustellen, dass ein Drittel der Fachkräfte (30 %) KI im beruflichen Kontext nie nutzt. Im privaten Bereich trifft dies nur auf 13 % der Fachkräfte zu. Dies könnte auf eine gewisse Zurückhaltung oder Unsicherheit im Umgang mit dieser Technologie im beruflichen Kontext hindeuten. Möglicherweise verfügen die Fachkräfte noch nicht über die erforderlichen KI-Kompetenzen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, dass diese Zurückhaltung auf die bestehenden Unsicherheiten bezüglich des Datenschutzes und sicherer KI im Arbeitskontext zurückzuführen ist. Dies steht auch im Einklang mit früheren Studien, die eine sorgfältige Planung und Schulung empfehlen (Linnemann et al. 2023; Tan et al. 2025). 4.2 KI-Kompetenzen Die Frage, welche Kompetenzen für den Umgang mit KI-Technologien erforderlich sind, ist in der bestehenden Literatur bislang nicht abschließend geklärt. In unserer Untersuchung haben wir uns auf drei zentrale KI-Kompetenzen fokussiert: 1) Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, 2) die Integration von KI-Ergebnissen in die Praxis, und 3) die Evaluierung der KI-Nutzung. Die Bedeutung aller drei Kompetenzen wurde als sehr hoch eingeschätzt (Wert > 4 auf einer Skala von 1 bis 5). Dennoch wurden signifikante Unterschiede festgestellt, wobei die Evaluierung der KI-Nutzung als die wichtigste Kompetenz bewertet wurde. Diese Kompetenz umfasst die Fähigkeit, die potenziellen Folgen des KI-Einsatzes zu bewerten. Die Umfrage bietet jedoch keine Erkenntnisse darüber, inwieweit diese als wichtig erachteten KI-Kompetenzen bei den Fachkräften bereits vorhanden oder ausgebildet sind. Technisch gesehen benötigen Fachkräfte ein fundiertes Verständnis darüber, wie KI-Systeme funktionieren - einschließlich ihrer Fähigkeiten der zugrunde liegenden statistischen Modelle und ihrer Einschränkungen -, sowie Kompetenzen im Umgang mit sensiblen Daten und der Integration dieser Werkzeuge in bestehende Arbeitsabläufe. Kawakami et al. (2022) zeigen, dass eine unzureichende Ausbildung zu Unsicherheiten und einer inkonsistenten Nutzung von KI führen kann. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass Lücken in der statistischen Ausbildung und Herausforderungen im Umgang mit der Komplexität der Werkzeuge die effektive Nutzung von KI behindern (Saxena/ Guha 2024). Die Ergebnisse dieser Studie legen nahe, dass eine gezielte Ausbildung und Schulung in den identifizierten KI-Kompetenzen unerlässlich sind, um Fachkräfte in der Kinder- und Jugendhilfe optimal auf den Umgang mit KI-Technologien vorzubereiten und deren Potenziale effektiv zu nutzen. 4.3 Limitationen Diese Ergebnisse bieten einen ersten Einblick in das Nutzungsverhalten und die KI-Kompetenzen von Fachkräften in der Kinder- und Jugendhilfe. Da die Umfrage in Berlin/ Brandenburg durchgeführt wurde, stellt sich die Frage, inwieweit sich diese Ergebnisse auf andere Bundesländer übertragen lassen. Darüber hinaus war die Stichprobe vergleichsweise klein, was die Generalisierbarkeit der Ergebnisse einschränkt. Es ist zu empfehlen, weitere systematische Daten und Erkenntnisse zur KI-Nutzung im Bereich der Kinder- und Jugendhilfe zu sammeln. 5. Fazit Insgesamt zeigt die Umfrage, dass die Integration von KI in die Kinder- und Jugendhilfe ein vielversprechendes, aber auch herausforderndes Unterfangen ist. Die Ergebnisse verdeut- 451 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte lichen, dass Fachkräfte bereit sind, KI-Anwendungen als Unterstützung in ihrer Praxis zu nutzen. Die Entwicklung von Kompetenzen und strukturellen Rahmenbedingungen ist entscheidend, um die Vorteile von KI effektiv ausschöpfen zu können. Diese Studie beleuchtet nicht nur die aktuellen Trends und Herausforderungen von KI-Nutzung, sondern sie kann auch als Grundlage für zukünftige Forschungsarbeiten und die Entwicklung von Schulungsprogrammen für Fachkräfte in der Kinder- und Jugendhilfe dienen. Last but not least bieten die vorliegenden Befunde vielfältige Hinweise für die Entwicklung von KI-Lösungen. So hat das in diesem Heft vorgestellte Projekt „Bedarfsgerechte KI für die Kinder- und Jugendhilfe“ explizit die Aufgabe, praxistaugliche KI-Tools auf Grundlage von wissenschaftlichen Befunden zu entwickeln. Es ist nun entscheidend, diese gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen zu überführen, um die Kinder- und Jugendhilfe zukunftsfähig zu gestalten. Prof. Dr. Bozana Meinhardt-Injac Katholische Hochschule für Sozialwesen Berlin Köpenicker Allee 39 - 57 10318 Berlin E-Mail: bozana.meinhardt-injac@khsb-berlin.de Prof. Dr. Michael Macsenaere Institut für Kinder- und Jugendhilfe (IKJ) Altendorfer Str. 237 45143 Essen E-Mail: macsenaere@ikj-online.de Literatur Burghardt, J., Lehmann, R., Reder, M., Koska, C., Kraus, M., Müller, N. (2024): Kann Künstliche Intelligenz sozialarbeiterische Entscheidungsprozesse unterstützen? Ethik und digitale Operationalisierung im Feld der Kindeswohlgefährdung. Unsere Jugend, 76 (7), 300 - 310 Görder, B. (2023): Künstliche Intelligenz in der Sozialen Arbeit. Einsatzmöglichkeiten und Reflexionsfelder. Jugendhilfe 5, 376 - 382 Gutwald, R., Burghardt, J., Kraus, M., Reder, M., Lehmann, R., Müller, N. (2021): Soziale Konflikte und Digitalisierung. Chancen und Risiken digitaler Technologien bei der Einschätzung von Kindeswohlgefährdungen. EthikJournal 7 (2), 1 - 20, https: / / www.ethikjournal.de/ fileadmin/ user_upload/ ethikjournal/ Texte_Ausgabe_ 2021_2/ Gutwald_u.a._Ethikjournal_2.2021.pdf Kawakami, A., Sivaraman, V., Cheng, H. F., Stapleton, L., Cheng, Y., Qing, D., … Holstein, K. (2022): Improving human-AI partnerships in child welfare: Understanding worker practices, challenges, and desires for algorithmic decision support. Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1 - 18, https: / / doi.org/ 10.1145/ 3491102.3517439 Kraus, M., Burghardt, J., Koska, C. (2024): AI-assisted reflection in child welfare. Transcript Verlag, Bielefeld, 63 - 83 Linnemann, G. A., Löhe, J., Rottkemper, B. (2023): Bedeutung von künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit. Soziale Passagen 15 (1), 197 - 211 Lob-Hüdepohl, A. (2023): Künstliche Intelligenz in der Kinder- und Jugendhilfe. Ethische Grundsätze des Deutschen Ethikrates. Jugendhilfe 61, 383 - 388 Löhe, J., Linnemann, G., Rottkemper, B. (2023): Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Kinder- und Jugendhilfe im DACH-Raum. Jugendhilfe 61 (5), 415 - 421 Macsenaere, M. (2025): Künstliche Intelligenz in der Kinder- und Jugendhilfe. Unsere Jugend 76, 294 - 299 Macsenaere, M., Feist-Ortmanns, M. (2024): Künstliche Intelligenz (KI). Ein historischer Abriss und die zu erwartenden Implikationen für die Kinder- und Jugendhilfe. Unsere Jugend 76 (7), 294 - 299 Meinhardt-Injac, B. (2025): Risikovorhersage der Kindeswohlgefährdung durch Künstliche Intelligenz. In: Späte, J., Stix, C. D., Endter, C., Krauskopf, K. (Hrsg.) #GesellschaftBilden im Digitalzeitalter. Perspektiven Sozialer Arbeit auf technologische Herausforderungen. Waxmann Verlag, Münster/ New York, https: / / elibrary.utb.de/ doi/ pdf/ 10.31244/ 9783830999973 Saxena, D., Guha, S. (2024): Algorithmic harms in child welfare. Uncertainties in practice, organization, and street-level decision-making. ACM Journal on Responsible Computing 1, 1 - 32 452 uj 10 | 2025 Befunde zu KI-Nutzerverhalten und -Kompetenzen der Fachkräfte Steiner, O., Tschopp, D. (2022): Künstliche Intelligenz in der Sozialen Arbeit. Sozial Extra 46 (6), 466 - 471, https: / / doi.org/ 10.1007/ s12054-022-00546-4 Tan, Y., Soh, K. X., Zhang, R., Lee, J., Meng, H., Sen, B., Lee, Y.-C. (2025): Empowering Social Service with AI. Insights from a Participatory Design Study with Practitioners. Proceedings of the Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1 - 10, https: / / doi.org/ 10.1145/ 3706599.371 9736 Mikeladze, T., Meijer, P. C., Verhoeff, R. P. (2024): A comprehensive exploration of artificial intelligence competence frameworks for educators. A critical review. European Journal of Education 59 (3), https: / / doi.org/ 10.1111/ ejed.12663 Russell, R. G., Novak, L. L., Patel, M., Garvey, K. V., Craig, K. J. T., Jackson, G. P., … Miller, B. M. (2023): Competencies for the use of artificial intelligence based tools by health care professionals. Academic Medicine 98 (3), 348 - 356, https: / / doi.org/ 10.1097/ ACM.0000000000004963 a www.reinhardtverlag.de Berufliches Können braucht zentrale, auch wis senschaftlich begründbare Arbeitsregeln. Oft fehlt das Rüstzeug für die Planung und Nach bereitung der Arbeit. Berufliches Handeln er folgt überwiegend intuitiv und mit Rückgriff auf Erfahrungen und Routinen. Ob und warum dieses aber in einer gegebenen Situation an gemessen ist, bleibt unklar. Das Buch zeigt hier Auswege auf, indem es Anregungen für ein systematisch geplantes und am wissenschaft lichen Vorgehen orientiertes methodisches Handeln bietet. Es begründet und beschreibt Arbeitshilfen, die die berufliche Handlungs struktur und die für Soziale Arbeit relevanten Wissensbestände in einen reflexiven Zusam menhang bringen. 30 Arbeitshilfen stehen als Online-Zusatzmaterial zur Verfügung. Das Standardlehrbuch bereits in 7. Auflage! Hiltrud von Spiegel Methodisches Handeln in der Sozialen Arbeit 7., durchges. Auflage 2021. 271 Seiten. 4 Abb. 4 Tab. utb-L (978-3-8252-8798-6) kt